GEODÉZIA ÉS KARTOGRÁFIA

Átírás

1 GEODÉZIA ÉS KARTOGRÁFIA 55. ÉVFOLYAM SZÁM Digitális ortofotók készítése és alkalmazási lehetõségei Dr. Barsi Árpád, dr. Detrekõi Ákos, dr. Mélykúti Gábor, dr. Paláncz Béla, dr. Winkler Gusztáv BME Fotogrammetria és Térinformatika Tanszék Bevezetés Az Oktatási Minisztérium Kutatás-Fejlesztési Helyettes Államtitkársága (korábbi nevén OMFB) Információs és Kommunikációs Technológiák és Alkalmazások (IKTA) KÉPI 2000 pályázatának keretei között Tanszékünk az elmúlt másfél év alatt Értéknövelt mintatermék elõállítása és szolgáltatásfejlesztés digitális képekbõl címmel szerteágazó kutatást végzett. A kutatásban elsõdlegesen célunk volt egy teljesen nyílt forráskódú szoftver kifejlesztése, amelynek segítségével végre lehet hajtani a differenciális képátalakítást, ugyanakkor ötleteinket szabadon ki tudjuk próbálni. A kifejlesztett rendszerre építve azután több alkalmazási területen vizsgáltuk meg a digitális ortofotók használhatóságát. Cikkünkben néhány érdekesebb példát ragadtunk ki. 1. A digitális ortofotó elõállítása A fotogrammetria egyik legérdekesebb eszköze a differenciális képátalakítás. A mai digitális világban ennek megvalósítása számítógépes szoftverekkel történik. A kereskedelmi forgalomban megtalálható szoftverek azonban többnyire zártak, legalábbis bõvítésük, kiegészítésük nem éppen egyszerû feladat. Többnyire ez a biztonság érdekében elõny, nekünk kutatóknak viszont az újszerû elképzelések megvalósításában, továbbá az oktatásban hátrány. A projekt megvalósításában ezért egy olyan szoftver kifejlesztésébe fogtunk, amely egyrészt megvalósítja a differenciális képátalakítást digitális képekre, másrészt keretet nyújt egy-egy saját képfeldolgozó eljárás kipróbálására. Mivel Tanszékünk rendelkezik egy Z/I Imaging ImageStation 2001 nevû korszerû digitális fotogrammetriai munkaállomással [Barsi Mélykúti 1999], illetve több jól bevált sugárnyaláb-kiegyenlítõ programcsomaggal (BLUH, BINGO, ORIENT), amelyek segítségével a digitális mérõkép tájékozási elemeit meg tudjuk határozni, ezért úgy döntöttünk, hogy ezen eszközök felhasználásával csak a képátalakítás megvalósítására szorítkozunk. Az alkalmazott képek viszonylag nagy mérete miatt célszerû volt a szoftvert C++ (Microsoft Visual C++ 6.0) környezetben megírni. A fejlesztõeszközök segítségével grafikus felhasználói felületet is készítettünk, amelyen keresztül a paraméterek kényelmesen megadhatók. A kifejlesztett szoftver (BORS Budapesti OrtoRektifikációs 3

2 Szoftver) forráskódját tetszõlegesen lehet bõvíteni: ki tudtunk próbálni többféle forgatási mátrixfelépítést, tesztelni tudtunk néhány újramintavételezési (resampling) eljárást, továbbá meg tudtuk mutatni hallgatóinknak, hogyan lehet a leképezés egyenleteit alkalmazni, illetve milyen lehetséges módon tudjuk megadni a digitális képek és felületmodellek raszteres adatait. A szoftver fejlesztése Windows NT 4.0 és 2000 operációs rendszer alatt történt. A képek, valamint a digitális domborzatmodellek fájlformátuma a Jasc cég PaintShopPro szoftverének egyszerû Portable Pixel Map (PPM) formátuma volt. A szoftver grafikus felhasználói felületét az 1. ábrán mutatjuk be. A BORS teszteléséhez érdekes tesztképállományt választottunk: a Magyarország Légifelmérése projekt keretében elkészített budapesti képek közül a Gellért-hegy környezetét ragadtuk ki. A képek valódi színes, közel 60 cm-es terepi felbontású felvételek voltak, képméretarányuk 1: A képek tájékozásához a FÖMI-tõl megkaptuk a légifényképezõ kamera (Wild RC20) fõbb adatait, az illesztõpontokat 1: méretarányú topográfiai térképrõl vettük. A tájékozási lépéseket a digitális fotogrammetriai munkaállomáson hajtottuk végre. A tájékozást követõen a digitális képekbõl matching eljárással digitális felszínmodellt (DFM) vezettünk le. Az így elõállított DFM magasság szerinti színezett képe a 2. ábrán látható. A digitális képet, valamint a felszínmodellt a már említett saját formátumba mentettük le, és vittük át az ortorektifikációs szoftverbe. A BORS segítségével egy megközelítõen 1003x930 pixel nagyságú kép átalakítása 74 másodpercig tartott az ImageStation munkaállomáson. A kapott transzformátum pixelei síkrajzi értelemben a helyükön vannak, így a kapott kép a további feldolgozásban alapadatként szolgálhat. [Detrekõi Barsi 2001] 2. A digitális képek tömörítésének néhány korszerû módszere A kutatásunk során merült fel az a kérdés, hogy milyen megoldással célszerû tárolni a feldolgozandó légifényképeket, illetve az eredményül kapott ortofotókat. A gyakorlatban megtalálható tárolási formátumok alkalmazhatóságának vizsgálata helyett alaposan elemeztük a népszerû JPG formátum megoldását, majd az algoritmus analízisét követõen teszteltük a használt kép- és más kétdimenziós adattranszformációs eljárásokat. Ebbe az inkább elméleti modulba a következõ eljárások kerültek be: diszkrét Fourier transzformáció (DFT), diszk- 1. ábra Az ortorektifikációs szoftver (BORS) grafikus felhasználói felülete 4

3 rét koszinusz transzformáció (DCT), diszkrét wavelet transzformáció (DWT). A tesztelésben a Mathematica szoftver segítségével megvalósítottuk az imént felsorolt megoldásokat, majd mintaképekre alkalmaztuk a kidolgozott eljárásokat. Megállapítottuk, hogy a nevezett 2. ábra A Gellért-hegyrõl készült digitális felszínmodell három módszer közül a legkevésbé hatékony megoldásnak a Fourier-féle változat (DFT) tekinthetõ, a legnagyobb tömörítési arány pedig a wavelet-ek (DWT) segítségével érhetõ el. Az elméleti vizsgálatok tehát igazolják azt, hogy miért fûznek sokan annyi reményt a mostanában megjelent új tárolási formátumokhoz. A JPEG2000, a MrSID vagy az ECW megoldásokban egyaránt alkalmazott wavelet-technika megvalósítása és tesztje igazolta várakozásainkat. Az elméleti vizsgálatok után néhány próbát tettünk a fenti konkrét megvalósításokkal is. [Triglav 1999] A transzformációs megoldások tesztelése után további tömörítési módszereket is vizsgáltunk. Ezek között szerepelt a fraktálokon alapuló eljárás is. Megmutattuk, hogy a fraktáloknál használt iterált függvényrendszerek (IFS) nem csupán egyetlen úton, hanem többféle eljárással is elõállíthatók. Ennek az a következménye, hogy a fraktál alapú képtárolás is több megoldás szerint képzelhetõ el. Véleményünk szerint tehát a fraktálokra épülõ megoldások még tartogatnak újdonságot a közeljövõ számára. A fejlesztés és kutatás talán legmeghökkentõbb eljárását a mesterséges neurális hálózatok alkalmazása jelentené. Ezek az új eszközök már több képfeldolgozási eljárásban és térinformatikai feladat megoldásában sikerrel kerültek felhasználásra. Kutatásunk folyamán igazolni tudtuk azt az elképzelést, amely szerint a neurális hálózatok függvényapproximációs képessége a képtömörítés során is alkalmazható. Ennek átfogó vizsgálatát azonban még szeretnénk folytatni. [Detrekõi et al. 2002] 3. Alkalmazási terület: navigáció Napjaink közlekedésében egyre növekvõ méretû, jármûvekbõl és gyalogosokból álló tömeg vesz részt. Számukra az a legfontosabb feladat, hogy a rendelkezésre álló eszközökkel a lehetõ leggyorsabban és legolcsóbban jussanak el uticéljukhoz. A navigáció ebben a törekvésükben támogatja a közlekedõket. Ahhoz, hogy feladatát minél jobban el tudja látni, pontos és naprakész térképi háttérrel kell rendelkeznie. A navigációban a térképi háttéren kívül természetesen szükség van a pillanatnyi pozíció, illetve esetlegesen a forgalom nagyságának megállapítására szolgáló mérõberendezésekre. E két témakörrel nem foglalkoztunk, vizsgálódásainkban célunk a térképi háttér elõállítása és alkalmazása volt. A digitális ortofotók kapcsán megállapíthatjuk, hogy azok két területen nyerhetnek alkalmazást, nevezetesen a navigációs rendszerek háttereként, illetve azok térképi adatbázisának elõállításában vehetnek részt. Az elsõ alkalmazás gyakorlatilag a megjelenítés, ami éppen azt a tulajdonságot hasznosítja, hogy az ortorektifikált felvételek pixelei síkrajzilag a helyükön vannak. Az ortofotók képtérképek, amelyek a térképi információt tónusos formában hordozzák. A javasolt útvonalat ezen a térképen feltüntetve gyorsabban fel tudjuk ismerni a megközelített folyókat, nagyobb épületeket, vasutakat vagy az erdõket. Ez a tartalom tehát a terepen való eligazodásunkban segít. Reményeink szerint ezért a jövõ navigációs rendszerei nem csupán a kanyarodási irányokat, mint egyszerû vonalas grafikát fogják mutatni, hanem a háttérben ilyen termékek fognak megjelenni. A második alkalmazási terület már napjainkban is igen nagy fontossággal bír. A navigációhoz szükséges úthálózat térképének, gráfjának elkészítésében az ortofotó szintén igen hatékonyan alkalmazható. A kutatás olyan területekre terjed ki, mint az automatikus objektumfelismerés vagy a változás-detektálás. Az úthálózat objektumainak az útszakaszoknak, az útkeresztezõdéseknek és egyéb létesítményeknek térképezése egyike a legizgalmasabb mai kutatási témáknak. A 3. ábrán bemutatunk egy térképrészletet, amit Budapest egyik forgalmas csomópontjáról készült kép alapján, manuális kiértékeléssel állítottak elõ. [Bakos 2001] A térképen szereplõ úthá- 5

4 3. ábra Forgalmas budapesti csomópont kiértékelése légifelvételen 4. ábra Neurális hálózattal felismert útkeresztezõdések lózat topológiailag korrigált, vagyis az útszakaszok csatlakozása, megfelelõ keresztezése biztosított. A manuális munka kiváltása érdekében rengeteg erõfeszítés történt. Az automatikus útfelismerés témájában ezért a szakirodalom igen gyorsan bõvül, változik. A lehetséges megoldások között különféle speciális képoperátorok (pl. Müncheni iskola ), snake-eljárások (pl. Zürichi iskola ) vagy Kalman-szûrõ-alkalmazás (pl. Delfti iskola ) fejlesztése szerepel. Az úthálózat csomópontjainak automatikus detektálásával tanszékünk is aktívan foglalkozott. Eljárásunk alapját a mesterséges neurális hálózatok képezték, amelyeket alkalmasan kiválasztott képrészletekkel (akár textúraként is) tanítottunk. A neurális hálózat bemeneteként különbözõ, képfeldolgozási operátorokkal és mûveletekkel elõállított tulajdonság, jellemzõ szerepelt. A hálózat egy képkivágatra vonatkozó ablakban kimenetként megjelölte a lehetséges útkeresztezõdéseket. Ilyen neurális hálózati technikával felismert útkeresztezõdéseket mutatunk be a 4. ábrán. Mivel a felismerés automatizált megoldása még meglehetõsen bonyolult, ezért az eljárás csak a kevésbé összetett külterületeken mûködik. A módszer fejlesztését azonban mindenképpen folytatni kívánjuk. 4. Az ortofotók árvízi és környezeti alkalmazása A digitális ortofotók tónusos információtartalmuk révén kiválóan alkalmasak arra, hogy a földfelszínen megtalálható folyamatokról információt gyûjtsünk. Ezek a folyamatok többnyire a környezetünkben megtalálható indikátorokon, vagyis közvetítõ jelenségeken keresztül nyomon követhetõk. Ilyen indikátor lehet például maga a növényzet, amelynek kis változása (pl. területi eloszlásában, fejlettségében stb.) az ortofotókon, illetve légifényképeken szofisztikált számítógépes módszerekkel kimutatható. Többidõpontú (multitemporális) feldolgozással így akár korábban megtörtént természeti eseményeket (pl. árvizeket) is rekonstruálni tudunk. (Ábrát lásd a címlapon.) Sok esetben kínálkozik az a lehetõség is, hogy kihasználva a domborzat csekély mértékû megváltozását, korábbi légifelvételek és domborzatábrázolások, -térképek alapján készítünk ortofotót, majd azt vetjük össze a napjainkban fejlett technikával születõ ortofotóval. Ennek a technikának az alkalmazásával vízfelületek, mocsarak s azok változásának vizsgálatát végezhetjük el. Ezek a vizsgálatok azután a régészeti rekonstrukciókban játszhatnak fontos szerepet. Érdekes példa a fenti alkalmazásra a mocsarak keresése vagy a folyószabályozás, valamint annak hatásának tanulmányozása. A környezeti változások értékelésének eredménye adott esetben egy vízfelületi térkép lehet. Ennek a térképnek a pontosításában a patakok, vízfolyások esési adatai jöhetnek szóba. A környezet vizsgálatának igen lényeges momentuma a különbözõ döntések hatásainak mérle- 6

5 gelése. Ezekben a munkákban sokszor az aktuális állapot, illetve korábbi dokumentumok alapján környezeti rekonstrukciót végeznek, amelyekbõl kiindulva a különféle hatások is tanulmányozhatók. Szennyezõ gócok, források deríthetõk fel, az elterjedés mértéke határozható meg, majd ezek alapján esetlegesen (óv)intézkedések tervezhetõk, és hajthatók végre. A pontos információ felhasználása tehát a környezet védelmében is lényeges. A vizsgálatoknak azonban a mesterséges környezetre gyakorolt hatások elemzésében is megkülönböztetett szerepe van. A mezõgazdasági termelés szabályozására válik alkalmassá a képi információs technológia: a talajpusztulás, a kemizálás, a növénybetegségek, a fagykárok, és még hosszan lehetne sorolni az alkalmazási lehetõségeket. 5. Összefoglalás A projektben igen összetett vizsgálatokat, fejlesztéseket valósítottunk meg. Ennek a munkának eredményeképpen azt tapasztaltuk, hogy a digitális ortofotók a gyakorlati életben igen lényeges szereppel bírnak, a jármûnavigáció támogatásától a környezet, a természet változásainak tanulmányozásáig. A fejlesztésben saját készítésû keretszoftver biztosította azt a rugalmasságot, amit az egyes feladatok különbsége igényelt. Az alkalmazásokból egyértelmûen kiderült, hogy az ortofotók lehetséges felhasználói köre igen széles, sok még a kiaknázatlan terület, továbbá az oktatásban szintén sikeresen lehet hasznosítani azokat a tapasztalatokat, illetve keretszoftvereket, amelyek a kutatásból származnak. orthoimages, then the resulting images were applied to different purposes. One of the interesting test was a navigational application, where an automated road junction extraction was realized. Further succesful innovation was the application for environmental analysis or mapping flood effects. IRODALOM Barsi, Á. Mélykúti, G. (1999): Épülethomlokzat kiértékelés digitális fotogrammetriai környezetben, Geodézia és Kartográfia, Budapest, Vol. LI, No. 5, pp Triglav, J. (1999): MrSID A Master of Raster Image Compression, Geoinformatics, Vol. 2, Jul. Aug., pp Detrekõi, Á. Barsi, Á. (2001): Ortofotó-készítés, Szakmai jelentés, Oktatási Minisztérium Kutatás-Fejlesztési Helyettes Államtitkárság, Budapest, p. 18 Bakos Gábor (2001): Jármûnavigációs rendszer létrehozása térinformatikai környezetben, Diplomamunka, Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Detrekõi, Á. Barsi, Á. Juhász, A. Mélykúti, G. Paláncz, B. Winkler, G. (2002): Értéknövelt mintatermék elõállítása és szolgáltatásfejlesztés digitális képekbõl, Összefoglaló beszámoló, Oktatási Minisztérium Kutatás-Fejlesztési Helyettes Államtitkárság, Budapest, p.130 Producing digital orthoimages and their application possibilities Á. Barsi Á. Detrekõi G.Mélykúti B. Paláncz G. Winkler Summary In the finished research project we developed a frame software environment (Budapest OrthoRectification Software BORS) for generating digital orthoimages. The frame software is flexible enough to perform different experiments, or fits to the extension requirements. The development had a strong theoretical phase, where e.g. the image data storage (formats, algorithms, efficiency etc.) was tested. Based on BORS we produced several 7